Mekansal İstatistikler (Spatial Statistics) araç kutusu, mekansal kalıpları ölçmek için etkili araçlar sağlar. Örneğin, Hot Spot Analysis aracını kullanarak, aşağıdaki gibi sorulara cevaplar bulabilirsiniz:
- Suç işlenme olasılığının yüksek olduğu noktalar, 112 acil durum çağrıları veya yangınlar nerede?
- Şehir içerisinde trafik kazası olma ihtimalinin yüksek olduğu yerler nerelerdir?
Harita içerisindeki Kırmızı noktalar gelen ihbarların yoğun olduğu yerleri, artı ile gösterilen yerler ise gelen çağrıya yönelen ekiplerin konumlarını ifade eder.Yukarıdaki soruların her birinde “nerede?” diye sorulmakta, analiz türleri için mantıksal olarak bir sonraki sorulması gereken soru “neden?”
- Bu olayları azaltmaya yardımcı olmak için maruz kalan bölgelerin özelliklerini modelleyebilir miyim?
- Trafik kazaların artmasında etkili olan faktörler nelerdir? Trafik kazalarının fazla gerçekleştiği bölgelerde kazaları azaltmak için önlemler alınabilir mi alınabilirse bunların etkisi nasıl olur?
Modeling Spatial Relationships toolset içerisindeki araçlar, ikinci soruya cevap vermenizde yardımcı olur. Bu araçlar sıradan en küçük kareler (Ordinary Least Squares) (OLS) ve Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (Geographically Weighted Regression) (GWR) araçlarıdır.
Mekansal ilişkiler
Regresyon analizi, mekansal ilişkileri modelleme, inceleme ve keşfetme olanağı sağlar. İnsanların neden şehirlerin belirli bölgelerinde ısrarla yaşadığını veya hangi faktörlerin obezite hastalığın artmasında daha fazla katkıda bulunduğunu araştırmak isteyebilirsiniz. Ayrıca mekansal ilişkileri modelleyerek, regresyon analizini tahmin için de kullanabilirsiniz. Örneğin, üniversite mezuniyet oranlarını modellemek yaklaşmakta olan iş gücü becerileri ve kaynakları hakkında tahminlerde bulunmanıza olanak tanır. Ayrıca, gözlem istasyonlarının her yerde olamamasından dolayı enterpolasyonun yetersiz olduğu durumlarda yağış veya hava kalitesini tahmin etmek için regresyon kullanabilirsiniz. OLS, tüm regresyon tekniklerinin en iyi bilinenidir. Tüm mekansal regresyon analizleri için de uygun bir başlangıç noktasıdır. Anlamaya veya tahmin etmeye çalıştığınız (suç / yağış) değişken veya süreçlerin küresel bir modelini sağlar. Bu süreci temsil etmek için tek bir regresyon denklemi oluşturur.
Coğrafi olarak ağırlıklı regresyon (GWR), coğrafya ve diğer disiplinlerde de kullanılan çeşitli mekansal regresyon tekniklerinden biridir. GWR, veri kümesindeki her özelliğe bir regresyon denklemi oluşturarak tahmin etmeye çalıştığınız değişken veya işlemin yerel bir modelini sağlar. Doğru kullanıldığında, bu yöntemler doğrusal ilişkileri tahmin etmek için güçlü ve güvenilir istatistikler sağlar.
Doğrusal ilişkiler ya olumlu ya da olumsuzdur. Gündüz sıcaklıkları arttığında arama ve kurtarma olaylarının sayısının arttığını görüyorsanız, ilişkinin pozitif olduğu söyleyebilirsiniz yani olumlu bir korelasyon vardır. Bu olumlu ilişkiyi ifade etmenin bir başka yolu, gündüz sıcaklıkları azaldıkça arama ve kurtarma olaylarının azaldığını söylemek olur.Eğer bir alan üzerinde devriye gezen polis memurlarının sayısı arttıkça suç sayısının azaldığını görüyorsanız, ilişkinin negatif olduğu söyleyebilirsiniz. Bu olumsuz ilişkiyi, devriye memurlarının sayısı azaldıkça suç sayısının arttığını belirterek de ifade edebilirsiniz. Aşağıdaki grafik, iki değişken arasında ilişki olmadığı durumu, olumlu ve olumsuz ilişkileri göstermektedir:
Olumlu bir ilişkiyi göstermekte(Sol), negatif ilişkiyi göstermekte(Orta) ve iki değişken arasında ilişki olmadığı göstermekte(Sağ)
Korelasyon analizleri ve yukarıda gösterilen grafikler, iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü test eder. Diğer yandan regresyon analizleri daha güçlü bir iddiada bulunur: Bir ya da daha fazla değişkenin potansiyel olarak başka bir değişkendeki pozitif ya da negatif değişimi destekleme derecesini göstermeye çalışırlar.
Regresyon analizi, çok çeşitli uygulamalar için kullanılabilir
- Trafik kazalarını hız, yol koşulları, hava durumu vb. gibi fonksiyonlarla modellemek, kazaları azaltmaya yönelik politikaları bilgilendirmek.
- Yangın departmanının katılım derecesi, cevap süresi veya özellik değerleri gibi değişkenlerin bir fonksiyonu olarak yangından kaynaklanan mülk kayıplarının modellenmesi. Yanıt süresinin anahtar faktör olduğunu gösterirseniz, daha fazla itfaiye istasyonu oluşturmanız gerekebilir. Katılımı anahtar faktör olarak belirtirseniz, ekipmanı ve görevli çalışan sayısını arttırmanız gerekebilir.
Regresyon analizini kullanmak isteyebileceğiniz Temel Senaryolar
- Temel amaç, bir veya daha fazla değişkendeki değişimin, diğer değişkenleri ortak olarak etkilediğini ölçmektir. Örneğin nesli tükenmekte olan bir hayvan türü için beslenme,barınma,korunma vb. gibi etkilerin hayvanın neslinin tükenmemesi için ortak bir amaç doğrultusunda birlikte değerlendirilmesidir.
- Başka yerlerde veya ileri tarihlerdeki değerleri tahmin etmek için bazı değişkenleri modellemek. Temel amaç, hem tutarlı hem de doğru olan bir tahmin modeli oluşturmaktır. Örneğin nüfus artışı verilerine göre gelecek yıl elektrik tüketimi ne kadar olacak? gibi değerlendirmeleri ve araştırmaları regresyon analizleri ile yapabilirsiniz.
- Bir diğer neden aralarında doğrudan bağlantı veya ilişki olmayan değişkenlerin birlikte değerlendirilip değerlendirilemeyeceğinin belirlenmesidir. Örneğin hırsızlık suçlarının bölgesel değerlendirmede Yaşlı ve Kadın nüfusunun fazla olduğu yerlerde gerçekleşmesi. Hırsızların uyuşturucu kullanıp kullanmaması, uyuşturucu temin edebilmek için hırsızlığa başvurması gibi değişkenlerin değerlendirilmesi için regresyon analizlerini kullanabilirsiniz.
Bir önceki yazımda da bahsettiğim üzere, konu yerelleştirme olunca iş sürecinde çok çeşitli sıkıntılar yaşanabiliyor. Çeviri ile başlayan yerelleştirme sürecinde, tercüman çeviriyi gerçekleştirdiği iki dile de yüksek derecede hakim olmalı, çevireceği bir ürün ise ürünü iyice araştırıp öğrenmeli, bir yazılım çeviriyorsa onu etraflıca öğrenmelidir. Ancak iş yüklerinin fazlalığı nedeniyle ne yazık ki tercümanlar her zaman yaptıkları çevirilere gereken özeni gösteremiyorlar. Örneğin, ArcGIS Pro araçlarını çevirecek bir tercüman uygulamayı iyice incelemeli ve öğrenmeli ve hatta eğitimini almalıdır, çünkü araç isimleri ve işlevlerinin çevirileri birebir çeviri şeklinde yapıldığında ortaya bazı saçma çeviriler çıkabiliyor. Ancak ne yazık ki bu pek mümkün değil, çünkü bir tercüman yapacağı her ürünün yazılımın eğitimini alsaydı, ülkemiz şartlarında sanırım çevirilerini yapacak vakit bulamazdı. Ayrıca bazen bağlama dikkat edilmeden yapılan çeviriler de gerçekten saçma görünebiliyor, ve böyle bir durum uygulama ve şirketlerin prestijini azaltabilecek unsurlar olduğundan oldukça dikkatli bir şekilde incelenmesi gerekiyor. Tercümanlar tarafından yanlış çevrilmiş terim ve sözcükler elbette yerelleştirme uzmanları tarafından incelenip düzeltiliyor ancak onların yaptığı her bir yanlış çeviri, yerelleştirme uzmanlarının işini biraz daha zorlaştırıyor.
Yukarıdaki ArcGIS Pro örneğinde, çeviriyi yapan tercüman İngilizcesi “is referenced” olan ifadeyi birebir çeviri yaparak “başvuru yapılır” şeklinde Türkçe’ye çevirmiştir. Fakat “başvuru yapmak” yukarıda kullanıldığı yerde doğru bir şekilde kullanılmamış olup, ne yazık ki çevirinin özensiz yapıldığı izlenimini vermektedir.
Birebir çeviri yapıldığında yaşanan diğer bir sıkıntı ise, her aracın ya da her terimin tam karşılığının olmaması, bulunsa bile aracın işlevini doğru bir şekilde açıklayamamasıdır. Bu yüzden bazı sözcükler İngilizce bırakılmak zorunda kalınıyor. Bu da yine hem özensiz bir görüntü yaratmakta, hem de program ya da yazılımların tam olarak Türkçeleştirilmesini engellemektedir. Örneğin, CBS alanında “multipatch” ve “interpolation” terimlerini Türkçeleştirmek neredeyse imkansızdır, ve biz Esri Türkiye Yerelleştirme Ekibi olarak “multipatch” teriminin çevrilmemesine ve “interpolation” teriminin İngilizceye çok yakın olan halini (“enterpolasyon”) kullanmaya karar vermiş bulunmaktayız. Aşağıdaki örnekte ise “interpolation” teriminin yanlış şekilde (“ara hesaplama”) çevrilmiş halini görebilirsiniz:
Bunların yanında, uzun zaman boyunca bir ürünü, yazılımı, programı, uygulamayı ya da hizmeti ana dilinde kullanmış bir kullanıcı ya da müşteri çeviri işleminden sonra uygulamaya yabancılık çekebiliyor ve teknik terimleri anlamayabiliyor. Bu da kullanılan şey ne olursa olsun, onun kullanımını zorlaştırıyor. Bunu önlemek amacıyla Esri Türkiye Yerelleştirme Ekibi olarak uygulamalarımızda, dokümanlarımızda, yazılımlarımızda Türkçe’yi en doğru şekilde kullanmaya ve kelimeleri ürünün, yazılımın, uygulamanın ya da uygulamalardaki araçların işlevini en iyi anlatacak şekilde seçmeye özen gösteriyoruz. Örneğin, ArcGIS Pro ürünümüzdeki araçların çoğunun çevirisi, kullanıcılar İngilizce hallerine alıştıklarından oldukça zorlayıcı olabiliyor, bu da çevirilerimizi yapan tercümanları oldukça zorluyor ve bazen yanlış hatta saçma olarak nitelendirilebilecek seviyelerde çevirilere neden olabiliyor. Ayrıca, her aracın dilimizde tam karşılığı bulunmadığından ya da Türkçe karşılığının aracın işlevini tam olarak anlatamayacağından bazı araçlar İngilizce bırakılabiliyor. Bazı terimler ya da araç isimlerinin ise Türkçe’deki karşılığı çok uzun olacağından, İngilizce’de bir kelime ile anlatılan bir araç Türkçe’de bir cümle ile anlatılacağından ve işlevini anlatmak amacıyla bir aracı bu şekilde isimlendirmek mantıklı ve mümkün olmayacağından, araç adı yine İngilizce bırakılmak zorunda kalınıyor. Aşağıdaki örnekte, ArcGIS Pro’da çevirisi mantıklı olmadığı için “Multipatch” ve “Raster” terimlerinin çevrilmediğini görebilirsiniz:
Tüm bu durumlar ve sıkıntılar göz önüne alındığında, çeviri ve yerelleştirme süreçlerinin zor süreçler olduğunu kabul etmek kaçınılmazdır. Her çeviri ve yerelleştirme işinin kendine has çıkmazları ve zorlukları elbette ki vardır; ancak dil ve kültür uyarlaması zorluklarına rağmen yaptığımız her işte Esri kalitesini ve duruşunu korumaya özen gösteriyoruz ve kalite ve özgünlüğümüzü korumaya da devam edeceğiz.
Coğrafi bilgi sistemlerinde; verilerin okunabilirliğini sağlamak adına haritaları doğru görselleştirmek, verilerinizi sayısallaştırmak kadar önemlidir. ArcMap, işte bu görselleştirmeleri mekansallık ve bilimsellikten uzaklaşmadan yapabilmek adına Representation özelliği ile çözüm getirmiştir. Bu yazıda ilgili aracın yeteneklerinden kısaca bahsedilecektir.
Representation formatı ile Feature Class veri tipindeki katmanlarda çalışılabilmektedir. Çünkü bu yetenekler, veritabanında bir domain yapısıyla çalışır. Bu sayede aşağıda verilen örneklerdeki gibi durumlarda sembol kontrollerini gerçekleştirebilirsiniz.
Nokta geometrisine sahip bir katmanı ele alacak olursak; mekansal verilerinizi haritalarken ya da haritalarınızı çıktıya hazırlarken, birbirine oldukça yakın olan detaylara ait sembollerde zaman zaman çakışmalar meydana gelebilir. Standart semboloji teknikleri ile bu çakışmalar ortadan kaldırılamaz. Bilinen haliyle bu çakışmalar ortadan kaldırılmaya çalışılırsa da veride konum bilgisi anlamında gerçeklikten uzaklaşmalar meydana gelebilir. Bu gibi durumlarda ileri düzey düzenleme araçlarından faydalanılmaktadır. Benzer bir durum poligon geometrisine sahip verilerin sembollendirilmesinde de gerçekleşebilir. Örneğin, projenizde poligon geometrisine sahip bir Park katmanı olduğunu varsayalım. Bu park katmanını çeşitli ağaç sembolleri ile görüntülemek istiyorsunuz. Bu durumda kendi sembolünüzü oluşturarak verinizi görüntüleyebilirsiniz. Ancak söz konusu sembollendirmeyi yaptıktan sonra harita yayılımı değişikliğinde sembollerin dinamik bir halde değiştiğini gözlemlersiniz. Bu dinamikliği kontrol altına almak için de Representation yeteneklerini kullanmalısınız. Yazının devam eden adımlarında bu durum örnek ve görseller ile birlikte açıklanacaktır.
Görselde bulunan Parks katmanı, yeşil renkle gösterilmektedir. Şimdi kendi sembolümüzü oluşturacağız.
Yukarıdaki görselde olduğu gibi, poligon katmanı için kendimize ait bir semboloji oluşturduk ve aşağıdaki görüntüyü elde ettik.
Ancak var olan haliyle, harita yayılımı her değiştiğinde semboller yer değiştirmekte, sembole komut olarak verdiğimiz rastgele dağılım özelliği devreye girmektedir. Ayrıca ağaçları temsilen seçtiğimiz yeşil semboller detay sınırına takılmakta ve neredeyse hiç biri bütünüyle poligon içinde görülememektedir.
Şimdi bu durumu kontrol altına alabilmek için, bir çok ileri seviye yeteneğe sahip olan Representation formatına geçiş yapacağız.
Representation formatına geçiş yapabilmek için ilgili katmana “Convert Symbology to Representation” komutu verilmelidir.
“Convert Symbology to Representation” penceresinde, Representation formatının gerekliliklerinden olan RuleID ve Override sütunlarına ve Representation kuralına verilecek isimler belirlenir. Çünkü bir veritabanı veya bir katman, birden fazla Representation kuralına sahip olabilir. Bu gereklilikler tamamen, Representation formatının Domain ve Domain’e bağlı kural yapısı ile çalışıyor olmasından kaynaklıdır.
Representation formatına geçildiğinde, katmana ait Layer Properties>Symbology sekmesinde Representations adında yeni bir sembollendirme seçeneği geldiği görülür.
İşte bu bölümde, poligonu temsil edecek her bir desenin boyut, açı ve dağılım gibi özellikleri yönetilebilir durumdadır.
Biz bu uygulamada biri açık yeşil ve büyük, diğeri koyu yeşil ve küçük olan iki ayrı sembol seçmiştik. İlerleyen adımlarda bu semboller yönetilecektir.
Representation özelliklerini düzenleyebilmek için, Editor’un Start Editing durumunda olması gerekmektedir. Ayrıca, bu düzenlemeleri yaparken Representation araç çubuğu da gerekli olacaktır. Düzenlenmek istenen Representation, Representation araç çubuğunda bulunan Select Tool ile seçilmeli ve ardından Representation Properties penceresi açılmalıdır.
Sembol üzerinde değişiklikler yapabilmek için Representation Properties penceresinde bulunan ve aşağıdaki görselde kare içine alınmış olan ikona çift tıklayarak Representation Marker Selector penceresi açılır ve Properties butonuna tıklanır.
Açılan Marker Editor penceresinde Create Polygon komutu aracılığıyla sembole eklemeler yapacağız.
Sembole ekleme yaptıktan sonra, Marker Editor penceresinin alt kısmında bulunan “Add new stroke layer” komutu ile, yapılan eklemenin dış sınırını oluşturacak ve renklendireceğiz.
Sembol değişikliğinden sonra Parks katmanı aşağıdaki gibi sembollendirilecektir.
Şimdi de sembollerin büyüklükleri üzerinde değişiklikler yapacağız. Bu işlem için Layer Properties>Symbology>Representations metoduna gidilmelidir. Katman görüntülenirken açı yeşil ve büyük olan sembolün daha belirgin olması için boyutu, diğer sembolden daha büyük olarak ayarlanacaktır. Bu işlemleri yapabilmek için, sürecin başında açılan Editor, Stop Editing durumunda olmalıdır.
Yapılan son ayarlamalar ile elde edilen görüntü görseldeki gibi olacaktır.
Sembollerin bütünüyle poligon içinde kalması istenmektedir. Bunun için, yine Layer Properties>Symbology>Representations alanında, ilgili markerların her biri için yerleştirme komutları bulunmaktadır.
Clip markers at boundary: Sınıra gelen sembolleri sınırın bittiği hattan keser.
Clip markers at boundary metodu ile gösterim
Whole markers cross boundary: Semboller detay sınırının dışına taşsa bile bütünüyle gösterilir.
Whole markers cross boundary metodu ile gösterim
No markers touch boundary: Detayın sınırlarına değecek olan semboller gösterilmez. Semboller bütünüyle poligon içerisinde olacak şekilde yerleştirilir.
No markers touch boundary metodu ile gösterim
Daha detaylı bilgiler için linke tıklayabilirsiniz.
Esri Türkiye, 2018
Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.
Bir harita oluştururken yapmak istediğimiz şey, belirli bir konuda anlatmak istediklerimizi, haritayı kullanacak kişilerle paylaşmaktır. Bunu yapmak yani haritalarımızı anlamlandırmak için ArcMap’te alışık olduğumuz ve sıkça kullandığımız semboloji ve görüntüleme seçenekleri, Esri’nin 64Bit işlemci mimarisiyle uyumlu çalışan yeni masaüstü uygulaması ArcGIS Pro’da daha da kolaylaşmıştır. ArcGIS Pro içerisindeki birçok yeni sembol ve seçeneklerle daha da çeşitlenerek, görselleştirmelerinizi daha hızlı ve kolay yapmanıza yardımcı olacak bir işlevsellik kazanmıştır.
Bu iki harita aynı verinin farklı sembolojiyle gösterilmesiyle oluşturulmuştur. Semboloji, bakan kişinin harita algısını etkiler. Soldaki harita nehirlere benzerken (mavi renk genel olarak su yüzeyi olarak yorumlanır), sağdaki harita da ise semboloji yollara daha çok benziyor.
Symbology (Semboloji) bölümü altındaki semboller, haritadaki verilere anlam vermek için kullanılır. Uygun sembolleri seçmek haritanızı daha kullanışlı hale getirerek daha kolay yorumlanmasını sağlayacaktır. ArcGIS Pro’da sembolojisini değiştirmek istediğiniz katmanı seçtiğinizde ekranınız üst tarafındaki şerit menüye Feature Layer isimli bir bölüm gelecektir. Bu bölme altında da Appearance (Görünüm) ve Labeling (Etiketleme) sekmeleri, görüntüleme ve sembolleri değiştirme seçeneklerine ulaşmanız için aktif hale gelmiş olacaktır.
Appearance sekmesi altından Symbology’ye tıklayarak birçok semboloji yeteneğine erişebilirsiniz ve isteğinize göre amacınıza hizmet eden yöntemi seçebilirsiniz.
Verileri Niteliklerine Göre Sembolize Etmek
Bu iki harita aynı verinin farklı sembolojiyle gösterilmesiyle oluşturulmuştur. Semboloji, bakan kişinin harita algısını etkiler. Soldaki harita nehirlere benzerken (mavi renk genel olarak su yüzeyi olarak yorumlanır), sağdaki harita da ise semboloji yollara daha çok benziyor.
Verileri niteliklerine göre iki temel şekilde sembolize edebilirsiniz: Single Symbols (Tekli Semboller) ya da Unique Values (Eşsiz Değereler).
Tüm detayları tek bir biçimle temsil etmek için Single Symbol (Tekli Sembol) kullanabilirsiniz. Örneğin, haritada şehirleri temsil etmesi için siyah yuvarlak noktaları gibi tek tip bir sembol kullanabiliriz. Single symbol, verinin içinde detaya ait bilgi göstermez veya karşılaştırmaya izin vermez. Bununla birlikte, sembol, renk ve boyut harita detaylarına bir anlam katmalıdır. Tekli Sembol bir nitelik gösterme tekniğidir çünkü verinin miktarı veya ölçüsü yerine verinin tanımlayıcı özelliğini gösterir.
Verinizin özniteliklerinin içerdiği değerler, kategorilerine göre ayrılmış bir liste olarak düzenlenmişse Unique Values (Eşsiz Değerler) sembolojisini kullanarak verilerinizi kategorik olarak sembolize edebilirsiniz.
Bu haritadaki yollar öznitelik tablosundan eşsiz değerlerine göre Unique Values ile sınıflandırılarak Bulvarlar ve Sokaklar olarak sembolize edilmiştir.
Single Symbols (Tekli Semboller)
ArcGIS Pro veriyi varsayılan olarak single symbols kullanarak rastgele renklerde sembolize eder. İsterseniz verinizi daha iyi görselleştirmek için bu sembolleri değiştirebilirsiniz.
Tekli semboller, haritanızdaki detayların nasıl dağıldığını görmenizi sağlar, ancak detayların birbirine olan göreceli boyutu veya değeriyle ilgili bilgi sunmayabilir. Tekli Sembollerin değiştirilmesi öznitelik verilerine ihtiyaç olmayan tek semboloji tekniğidir.
ArcGIS Pro’ya verinizi ilk eklediğinizde, bu görüntüdeki binalar gibi, öznitelik bilgilerini birbirlerinden ayırmadan bütün veriyi tek bir renk olarak sembolize eder.
Unique Values
Niteliksel ve kategorisel değerleri görüntülemek için Unique Symbols sembolojisini kullanmak, haritaya bakan için tekli semboller kullanmaktan daha fazla bilgi sağlar. Herhangi bir detay türüne (nokta, çizgi veya poligon) Unique Values uygulayabilirsiniz.
Unique values’la sembolleştirmenin ilk adımı verinizin öznitelik tablosundan eşsiz değerlerin bulunduğu bir sütunun seçilmesidir. Bu sütundaki değerlere göre verinizin sembolleri birbirinden değişiklik gösterecektir. Bu sütundaki değerler genelde yazıdır ama nicelik bildirmektense kategorisel olarak kullandığınız bir sayı sütunu da olabilir.
Unique Values kullanılarak öznitelik değerlerindeki farklılıklarına göre renklendirilmiş binalar.
Sütununuzu seçtikten sonra değerlerin nasıl sembolize edileceğini, sınıflandıracağınızı ve etiketleneceğini seçmeniz gereklidir. Aşağıdaki renk şemasından, şekiller ve semboller için renk şemalarıyla çalışmayı ve veri aralıklarını gruplara ayırmayı görebilirsiniz. Her bir değer veya grup için sembolojiyi değiştirerek desenleri veya sınıflar arası ayrımları daha iyi görebilirsiniz. Son olarak da sınıflarınız için etiketleri değiştirerek haritada daha iyi bir şekilde gösterilmelerini sağlayabilirsiniz.
Renk Şeması: Semboloji bölmesinde süreklilik gösteren veya verinizi rastgele renklendiren bir çok renk şeması vardır. Unique Values için rastgele renk şeması daha uygundur.
7’den daha az sınıftan veya kategoriden oluşan haritaları yorumlamak daha kolaydır. Eğer 7’den fazla sınıfınız varsa bunları birleştirmelisiniz. Bunu benzer değerleri doğrudan birleştirerek veya yeni gruplara ekleyerek yapabilirsiniz.
Nicel Verileri Sembolize Etmek
Nicel verileri sembolize ederek, sayısal öznitelik değerlerini kullanarak sınıflar arasında göreceli bir sıralama yaparak haritada boyutlarına göre gösterilmelerini sağlayabilirsiniz. Graduated Symbols (Dereceli Semboller) tipik olarak nokta verileri için kullanılırken, Graduated Colors (Dereceli Renkler) genelde poligon olan veri tipleri için kullanılır. Tanımladığınız sınıf içindeki bütün detaylar haritanızda aynı boyda bir sembol veya aynı renkle temsil edilir.
Bu haritada Graduated Symbols kullanılarak topraktan alınan örnekler tuz oranlarına göre sembolize edilmiş, tuz oranının düşük olduğu örnek noktaları daha küçük ve yüksek olduğu noktalar oransal olarak daha büyük görüntülenmektedir.
Sınıflandırma Yöntemleri
Graduated Colors veya Graduated Symbols kullanarak sınıflandırma yaparken birçok yöntem kullanabilirsiniz. Veri türü, öznitelik değerleri arasındaki değişkenlik ve her sınıftaki değerlerin sayısı, sınıflandırma yöntemini seçiminizde bir etkendir. Sınıflandırma yöntemi seçiminiz büyük ölçüde verinize ve haritada neyi göstermek istediğinize bağlıdır. Hangisinin en uygun olduğunu görmek için yöntemlerin her birini tek tek denemeniz gerekebilir.
Sınıf aralarınızı ve aralıklarınızı manuel olarak tanımlamayı seçerken, standart sınıflandırma yöntemlerinden biriyle başlayabilirsiniz: Natural Breaks, Equal Interval ve Quantile. Çoğu veriyi temsil etmek için üç ile beş sınıf yapmak en iyi sonucu verir. Yediden fazla sınıf varsa, bu sınıfları birbirinden ayırt etmek zor olabilir.
Natural Breaks, bu yöntem benzer değerleri gruplayarak, sınıflar arasındaki farkları en üst düzeye çıkarır ve aynı sınıftaki değişkenliği en aza indirger.
Equal Interval, her biri eşit bir değer aralığı içeren gruplar oluşturur. En iyi kullanım alanı sıcaklık gibi bilinen veriler içindir.
Quantile, Her bir sınıfta aynı miktarda detayı tutar ama eşit olmayan aralıklarla sıralar, doğrusal dağılım gösteren veriler için uygundur.
ArcGIS Pro’daki veri görselleştirme özelliklerinden olan semboloji türleri ve bunların sınıflandırma yöntemleri üzerine olan bu yazımızdan umarız memnun kalmışsınızdır. Daha sonraki yazılarımızda görüşmek dileğiyle.
Esri Türkiye, 2018
Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.
ArcGIS Enterprise yapısı içerisinde ArcGIS Server kullanıcılarınızın yönetimi, güvenlik konusunda dikkat edilmesi gereken konulardan biridir. ArcGIS Server içerisinde farklı rollerde ve yetkilerde kullanıcılarınızı sıfırdan oluşturabilir, yönetici, yayıncı görüntüleyici gibi yetkilerle bu kullanıcıların içerik yönetimini kolaylaştırabilirsiniz. Bir diğer yol ise kurumunuz için kullanıcı yönetiminizi sağladığınız sistem ile ArcGIS Server’ınızı entegre edebilirsiniz. Böylelikle kurumunuz içindeki yetki dağıtımını ve kullanıcını yönetiminizi uygulama kullanımına da aktarabilirsiniz. Böylelikle kullanıcılarınız domain içerisindeki adları, bilgileri ve şifreleri ile ArcGIS Server ortamına bağlantı kurabilir.
Yazımızda ArcGIS Server ile entegre edebileceğiniz kullanıcı deposu seçeneklerinden biri olan Active Directory (AD) yapısından bahsedeceğiz. ArcGIS Enterprise mimarinizde web-katmanlı yetkilendirme işlemi için Tümleşik Windows Doğrulaması (IWA-Integrated Windows Authentication) yolunu kullanabilirsiniz. Kurumunuzdaki Microsoft Active Directory yapısını ArcGIS Server’a aktarmak için aşağıdaki işlemleri tamamlamanız yeterlidir. Eğer ArcGIS Server’ınızı Portal for ArcGIS ile federe bir şekilde kullanıyorsanız; Portal for ArcGIS yazılımınızı Active Directory yapınız ile birlikte çalıştırmanız gerekmektedir.
ArcGIS web servislerinizi IWA ile güvenli hale getirmek için ArcGIS Server yazılımınızı Windows için ArcGIS Web Adaptor (IIS) bağlamanız gerekecektir. Bu işlemi yaparken Web Adaptor üzerinden yönetici erişimini aktifleştirmeniz çok önemlidir, bu sayede Active Directory kullanıcılarınız ArcGIS Desktop üzerinden ArcGIS Server’a bağlanabileceklerdir.
Görsel 1 : ArcGIS Server – AD Şeması
Active Directory Entegrasyonu İçin Web Adaptor Ayarlarının Yapılması
Active Directory kullanıcılarınızı ArcGIS Server içerisine aktarmadan önce IIS Manager üzerinden bazı ayarlar yapmanız gerekmektedir.
- Başlat>Windows Administrative Tools>Internet Information Services Manager’ı açınız
- Sol sekmedeki Sites>Default Web Site altında Web Adaptor’ünüzü açınız. Varsayılan olarak Web Adaptor adı “arcgis” olarak gelmektedir, eğer farklı bir isim kullandıysanız onu seçiniz ve “Authentication” panelini açınız
Görsel 2 : Internet Information Services Manager Arayüzü
Anonymous özelliğini “Disabled” Windows Authentication özelliğini “Enabled” duruma getiriniz ve IIS Manager’ı kapatınız
Görsel 3 : Internet Information Services Manager Yetkillendirme Ayarları
ArcGIS Server Yapılandırması
Active Directory kullanıcılarının tanıtılması sürecinde Web Adaptor ayarlarının düzenlenmesinin ardından ArcGIS Server Manager arayüzünde bazı işlem adımları yürütülmelidir.
- ArcGIS Server Manager arayüzüne birincil yönetici hesabımızla giriş yapıyoruz
- Security>Settings sekmesinden “Edit” butonuna tıklıyoruz ve “Configuration Settings” kısmına geliyoruz
- “User and Role Management” sayfasından “Users and roles in an existing enterprise system(LDAP or Windows Domain) seçeğini işaretleyerek “Next” butonuna tıklıyoruz
- Enterprise Store Type sayfasında Windows Domain’I seçiyoruz
- Windows Domain Credentials sayfasında yetkili bir kullanıcı ile giriş yapmanız gerekmektedir. Bu kullanıcının şifresinin “password does not expire” şeklinde ayarlanmış olması önerilmektedir.
- “Authentication Tier” sayfasında ise “Web Tier” seçeneğini işaretliyoruz. “Web Tier Authentication”ı web katmanlı yetkilendirme olarak düşünebilirsiniz. ArcGIS Server’a erişim için Web Adaptor’ün üzerinden bağlantı kurulmasını sağlayarak, yani araya bir katman daha ekleyerek “Anonymous” erişimlerin engellendiği ve yalnızca Windows Domain hesaplarının kullanıldığı bir sistem yaratmanızı sağlar.
- Sağladığımız bilgileri kontrol ederek işlemi tamamlayabiliriz
Kullanıcıların ve Rollerinin Kontrolü
ArcGIS Server Manager arayüzü üzerinden Windows Active Directory sunucusunu tanıtmamızın ve yapılandırmamızın ardından Active Directory içerisindeki kullanıcıların ve rollerinin kontrolünü sağlayabilirsiniz. Böylelikle yetkilendirme işlemlerinin doğruluğunu bir kez daha kontrol etmiş olursunuz.
- ArcGIS Server Manager arayüzünde yeniden Security>Users sekmesini açınız
- Burada kullanıcılarını doğrulayabilirsiniz. Eğer Active Directory yapınızda birden fazla domain varsa ArcGIS Server makinenizin ait olduğu domainde bulunan kullanıcılar gözükecektir. Diğer domainler altındaki kullanıcıları görüntülemek istediğinizde “Find User” alanında “[domain adı]\ “ dizesi ile arama yapabilirsiniz
- Son aşamada kullanıcılara doğru rollerin atanmış olduğundan emin olmalısınız
ArcGIS Server yazılımı kullanıcıları ve rollerini servislerin performansını optimize edebilmek için önbellekte 30 dakika boyunca tutmaktadır. Bu süreyi arttırmak veya azaltmak isterseniz ArcGIS Server Administrator Directory>System Properties altından “minutesToCacheUserRoles” sekmesinden düzenleyebilirsiniz.
Esri Türkiye, 2018
Nokta bulutu sahne katmanı
Nokta bulutu sahne katmanları,ArcGIS PRO üzerinde, büyük hacimli, sembolleştirilmiş ve filtrelenmiş nokta bulutu verilerinin hızlı bir şekilde gösterilmesini sağlar. Lidar da dahil olmak üzere birçok sensör verisinin görüntülenmesi ve paylaşılması için optimize edilmiştir . Nokta bulutu sahne katmanları doğrudan bir LAS veri kümesi katmanından oluşturulabilir ve platform genelinde 3D nokta bulutu içeriğini paylaşmamıza yardımcı olur. Nokta bulutu sahne katmanları LAS, ZLAS ve LAZ uzantılı veri türlerini desteklemektedir.
Geoprocessing aracı içinde bulunan Scene Layer Package seçeneği kullanılarak bir nokta bulutu sahne katmanı oluşturabiliriz . Nokta bulutu sahne katmanı, Las uzantılı nokta bulutu verilerini ve Las veri kümeleri ve Optimize Edilmiş LAS ( .ZLAS ) biçimini destekler.
Sınıflandırma
Nokta bulutu sahne katmanının Katman Özellikleri, hangi noktaların çizileceğini seçmenize ve ArcGIS Pro’daki nokta bulutuna katkıda bulunan verilerin görüntülenmesini değiştirmenize izin verir.
- Contents bölmesinden nokta bulutu sahne katmanı seçin.
- Nokta bulutu sahne katmanını sağ tıklayın ve Properties seçeneğini seçin.
- Layer Properties iletişim kutusundan, Point Cloud Layer Filter sekmesini tıklayın.
- Point Cloud Layer Filter sekmesinden, istenen nokta bulutu sahne katmanı filtresini tıklayın.
Nokta Bulutu Katman Filtresi Seçenekleri
İstenen filtrenin yanında bir onay işareti görüntülendiğinde, Classification Codes veya Return Values ve Classification Flags sekmeleri görüntülenecektir. Bu işaretli tüm noktalar görüntülenecek ve bu işarete sahip olmayan noktalar görüntülenmeyecektir.
Classification Codes
İşlemden geçirilen her lidar noktası, lazer atımını yansıtan nesnenin türünü tanımlayan bir sınıflandırmaya sahip olabilir. Lidar noktaları çıplak toprak veya toprak, gölgelik ve su dahil olmak üzere bir dizi kategoride sınıflandırılabilir. LAS dosyalarındaki sayısal tamsayı kodları kullanılarak farklı sınıflar tanımlanır.
* Lidar veriler üzerinde bir sınıflandırma yapıldığında, noktalar sınıflandırmanın birden fazla kategorisine girebilir. “Classification Flags” lidar noktaları için ikincil bir açıklama veya sınıflandırma sağlamak için kullanılır. LAS sürüm 1.0 ile, bir lidar noktası aynı anda atanan iki sınıflandırma özelliğini koruyamaz. Örneğin, su yüzeyinden bir lidar sınıflandırmasının nihai çıktı veri kümesinden çıkarılması gerekebilir, ancak yine de LAS dosyasında toplanan bir lidar noktası olarak yönetilmelidir.
Daha sonraki sürümlerde (LAS 1.1 ve üstü), bu sorunu çözmek için “Classification Flags” kullanılmaktadır
Lidar Verisi
Lidar (light detection and ranging), dünyanın yüzeyini detaylı bir şekilde örnekleme alınnması ve yüksek doğrulukta x, y, z ölçümleri üretmek için, lazer ışığı kullanılarak gerçekleştirilen bir optik uzaktan algılama tekniğidir. Lidar, ArcGIS ile yönetilebilen, görselleştirilebilen, analiz edilebilen ve paylaşılabilen kitlesel nokta bulutu veri setleri üretmektedir.
Her lidar noktasının, lazer atımını yansıtan nesnenin türünü tanımlayan bir sınıflandırması olabilir. Lidar noktaları çıplak toprak veya toprak, gölgelik ve su dahil olmak üzere bir dizi kategoride sınıflandırılabilir. LAS dosyalarındaki sayısal tamsayı kodları kullanılarak farklı sınıflar tanımlanır. Sınıflandırma kodları, LAS verisi sürümleri 1.1, 1.2, 1.3 ve 1.4 için Amerikan Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Derneği (ASPRS) tarafından tanımlanmıştır. ArcGIS, LAS’ın tüm versiyonlarını desteklemektedir. 1.4 en son LAS sürümüdür ve ek nokta sınıflandırmasını desteklemektedir.
Filtre Seçeneklerinin Değiştirilmesi
Appearance sekmesindeki filtreler grubu, ArcGIS Pro’daki LAS veri kümesine katkıda bulunan verilerin görüntülenme türünü değiştirmenize olanak sağlar. Bir LAS veri kümesi birçok LAS dosyasına ve yüzey sınıflandırmasına referans sağlayabilmektedir. Filtreler grubu kullanılarak hangi lidar noktalarının ve yüzey kısıtlamalarının çizileceğini ayarlayabilirsiniz.
- Contents bölmesinden LAS veri kümesi katmanı seçin.
- Appearence sekmesinden, Filtreler grubunda, istenen LAS veri kümesi filtresi seçeneğini veya seçeneklerini tıklayın
LAS noktası filtrelerini değiştirme
Bir lidar verisi bir veya daha fazla özellikten yansıyabilir ve bu nedenle birden fazla lazer darbesi oluşabilir. LAS veri kümesi içinde var olan lidar verilerini görüntülemek için bu ayrı lazer filtrelerini kullanabiliriz. En yaygın filtreler, temel olarak zemin lazer dönüşleri ve özellikli lazer geri dönüşleri anlamına gelen Toprak ve Toprak olmayan’dır. Farklı lazer geri dönüş seçeneklerine dayanarak lidar verilerini ayırabilmeniz, çeşitli uygulamalar için hızlı ve verimli bir şekilde analiz etmenizi ve görselleştirmenizi sağlar.
LAS Points filtreleri açılır menüsü, genel lidar filtrelerine erişmek için hızlı bir yol sağlar.
Aşağıdaki lidar noktası filtrelerinden herhangi birini seçin:
- All Points : LAS veri kümesini görüntülemek için tüm lidar noktalarını kullanabilmemizi sağlar.
- Ground : LAS veri kümesini görüntülemek için yalnızca yer işaretli olarak işaretlenen lidar noktalarını kullanabilmemizi sağlar.
- Non-Ground : LAS veri kümesini görüntülemek için yer işaretli olmayan tüm lidar noktalarını kullanabilmemizi sağlar.
- First Return Points : LAS veri kümesini görüntülemek için yalnızca ilk dönüş lidar noktalarını kullanabilmemizi sağlar.
Bu yazı için bir etiket bulunmamaktadır.